Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-19

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Короткая ссылка на эту страницу: bit.ly/33VfUBx


Расписание является предварительным и служит для согласования времени докладов с участниками конференции.


Содержание

Программа 19-й конференции ММРО, г. Москва, 26-19 ноября 2019

Вторник, 26 ноября, 10:00–13:30

Открытие конференции

Приветственные выступления Козлов Валерий Васильевич, вице-президент РАН, академик РАН (по согласованию), Хохлов Алексей Рэмович, вице-президент РАН, академик РАН (по согласованию)
Рудаков Константин Владимирович, академик РАН, заместитель директора ФИЦ ИУ РАН,
Метелица Анатолий Викторович, проректор по развитию естественнонаучного и физико-математического направления ЮФУ

Пленарное заседание

  1. 11:00 Рудаков Константин Владимирович
    О роли фундаментальной математики в искусственном интеллекте, распознавании образов, в анализе больших данных и т.п.
  2. 11:30 Воронцов Константин Вячеславович, Рыкунов Станислав Дмитриевич, Бойко Анна Ивановна, Сычев Вячеслав Викторович, Молчанова Дина Альбертовна
    Реконструкция функциональной структуры сложных систем по многоканальным временным рядам
    [12:00 - 12:30] кофе-брейк
  3. 12:30 Визильтер Юрий Валентинович, Горбацевич Владимир Сергеевич
    Структурно-функциональный анализ и синтез глубоких конволюционных нейронных сетей
  4. 13:00 Бахтеев Олег Юрьевич
    Градиентные методы оптимизации гиперпараметров моделей глубокого обучения

Понедельник, 9 октября, 15:00–18:00

Пленарное заседание (продолжение)

  1. 15:00 Рудаков Константин Владимирович
    О роли фундаментальной математики в искусственном интеллекте, распознавании образов, в анализе больших данных и т.п.
  2. 15:30 Воронцов Константин Вячеславович, Рыкунов Станислав Дмитриевич, Бойко Анна Ивановна, Сычев Вячеслав Викторович, Молчанова Дина Альбертовна
    Реконструкция функциональной структуры сложных систем по многоканальным временным рядам
  3. 16:00 Бахтеев Олег Юрьевич
    Градиентные методы оптимизации гиперпараметров моделей глубокого обучения
    [16:30 - 17:00] кофе-брейк
  4. 17:00 Визильтер Юрий Валентинович, Горбацевич Владимир Сергеевич
    Структурно-функциональный анализ и синтез глубоких конволюционных нейронных сетей
  5. 17:30 Бахтеев Олег Юрьевич
    Градиентные методы оптимизации гиперпараметров моделей глубокого обучения
  6. 18:30 Бахтеев Олег Юрьевич
    Градиентные методы оптимизации гиперпараметров моделей глубокого обучения

Теория и методы машинного обучения

  1. 15:00 Двоенко Сергей Данилович, Пшеничный Денис Олегович
    Исследование обусловленности матриц парных сравнений при их метрической коррекции
  2. 15:20 Пушняков Алексей Сергеевич
    Об улучшенной оценке меры кластерной структуры в компактном метрическом пространстве
  3. 15:40 Бериков Владимир Борисович
    Построение оптимального коллективного решения в кластерном анализе на основе усредненной коассоциативной матрицы и индексов качества группировки
  4. 16:00 Исаченко Роман Владимирович, Бочкарёв Артём Максимович, Жариков Илья Николаевич
    Локальные модели для классификации объектов сложной структуры

Обработка изображений

  1. 16:20 Федоренко Вадим Вадимович, Князь Владимир Владимирович, Выголов Олег Вячеславович, Севрюков Владислав Дмитриевич
    Глубокие свёрточные автоэнкодеры: стереотождествление для восстановления 3D-моделей слабо текстурированных объектов
  2. 16:40 Мурашов Дмитрий Михайлович, Мурашов Федор Дмитриевич
    Метод локализации областей интереса с текстурой специального вида на изображениях
    [17:00 - 17:20] кофе-брейк
  3. 17:20 Грачева Инесса Александровна, Копылов Андрей Валериевич
    Алгоритм обработки изображений на основе диагональной аппроксимации графа смежности элементов изображения
  4. 17:40 Нестеренко Виктор Александрович
    Поиск фоновых областей в изображении
  5. Харинов Михаил Вячеславович, Ханыков Игорь Георгиевич
    Модель применения метода Уорда для кластеризации пикселей изображения-->
Личные инструменты